Determinants of nonphysical intimate partner violence: a cross-sectional study with nationally representative data from Canada
Notice bibliographique
Résumé
Based on a nationally representative survey of the Canadian population conducted in 2019/2020, this study examined the prevalence and determinants of nonphysical intimate partner violence (NP-IPV). NP-IPV was defined as experiences of emotional abuse, controlling behaviors, or economic abuse during the past 5 years. Women (17.3%) and men (16.9%) were equally likely to report NP-IPV, often without co-occurring physical/sexual IPV. For both genders, the risk of NP-IPV decreased with age and increased with financial strain and having a disability. Childhood maltreatment (sexual abuse, emotional abuse, and exposure to emotional IPV for women and sexual abuse and emotional abuse for men) was associated with an increased likelihood of reporting NP-IPV in adulthood. Other risk factors included heavy episodic drinking (self and/or spouse/partner) for women and living in a neighborhood with high levels of social disorder for men. Having confidence in the police was a protective factor for both genders. These associations generally persisted in regression analyses controlling for co-occurring physical/sexual IPV. Future research should focus on methods of preventing NP-IPV and the development of gender-specific interventions to reach and support those who experience NP-IPV. Furthermore, there is a need to improve and standardize measures of NP-IPV.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».